** user = // insert user name
** password = // insert password
** package = STATA
** project = GSOEP


/* 
This script uploads the occupation level brownness scores external datasets into SOEP remote.

The dataframe contains brownness scores for each isco88 code occupation.

We save these dataframes in the intermediate files folder.
*/

quietly{
	
clear


********************************************
*** 1. Upload isco88 brownness dataframe ***
********************************************

input isco88 greenness_88 brownness_88
1120 0.0377963 0
1141 0.1698594 0
1142 0.1698594 0
1143 0.1698594 0
1221 0.0481256 0
1222 0 1
1223 0.2260342 0
1224 0.1133889 0
1226 0.2216368 0
1227 0.061363 0
1228 0.0660316 0
1229 0.286136866666667 0
1231 0.0660316 0
1233 0.0860184 0
1235 0.2216368 0
1237 0.0893194 0
1239 0.3961895 0
1311 0.5 0.5
1312 0 1
1313 0.2260342 0
1314 0.1133889 0
1316 0.2216368 0
1317 0.0695814666666667 0
1318 0.0660316 0
1319 0.227867866666667 0
2111 0.05 0
2112 0.4329176 0
2113 0 0.5
2114 0.2149376 1
2131 0.0061315 0
2132 0.0061315 0
2139 0.0045986 0
2141 0.2962638 0
2142 0.3267401 0
2143 0.1606959 0
2144 0.07376815 0
2145 0.2947051 0
2146 0 1
2147 0 1
2149 0.3974365 0
2211 0.53454645 0.05555555
2212 0.0690929 0.1111111
2213 0.2072786 0
2229 1 0
2359 0.0862385 0
2411 0.1563042 0
2412 0.54311925 0
2419 0.16628902 0
2429 0.0382507 0
2443 0.0449735 0
2451 0.1161614 0
3111 0.0572719 1
3112 0.0446421 0
3113 0.089361 0
3114 0.100273 0
3115 0.0462233 0
3116 0.1064441 1
3117 0 1
3119 0.1584036 0
3132 0.100273 0
3145 0.100273 0
3151 0.0446421 0
3152 0.202432128571429 0.142857142857143
3211 0.5 0
3212 0.5275284 0
3213 0.2072786 0
3222 0.55990105 0
3340 0.0862385 0
3411 0.0814926 0
3415 0.055 0
3417 0.0615079 0
3421 0.004454 0
3429 0.0615079 0
3441 0.0062789 0
3443 0.0094184 0
3444 0.0094184 0
3472 0.0193069 0
4131 0.0284543 0
5112 1 0
6113 0.5 0
6121 0 1
6122 0 1
6124 0 1
6129 0 1
6141 1 0
6142 1 0
6210 0 1
7111 0 1
7112 0 1
7121 0.2260342 0
7122 0 0.5
7129 0.40741665 0
7131 0.3009046 0
7134 0.3 0
7136 0.1206143 0
7137 0.5 0
7142 0 0.5
7211 0 0.5
7213 0.0713787 0.3333333
7221 0 1
7222 0 0.3333333
7223 0.005985 0.3636364
7224 0 1
7231 0.5170449 0
7233 0.08844275 0.16666665
7241 0.1348 0.1538462
7242 0.1348 0.1428571
7243 0.1348 0.1428571
7245 1 0
7321 0 0.5
7322 0 1
7411 0 0.25
7413 0 1
7416 0 0.6666667
7421 0 1
7423 0 1
7432 0 1
7435 0 0.3333333
7436 0 0.3333333
7437 0 1
8111 0 1
8112 0 1
8113 0.0083476 1
8121 0 1
8122 0 1
8123 0 1
8124 0 1
8131 0 1
8139 0 1
8141 0 1
8142 0 1
8143 0 1
8151 0 1
8152 0 1
8153 0 1
8154 0 1
8155 0 1
8159 0 1
8161 0.119538 0.5
8163 0.240863 0.5
8211 0.005985 0.3636364
8212 0 1
8221 0 1
8222 0 1
8223 0 1
8229 0 1
8231 0 1
8232 0 0.5833333
8240 0 1
8253 0 1
8261 0 1
8262 0 1
8264 0 1
8271 0 1
8272 0 1
8273 0 1
8274 0 1
8275 0 1
8276 0 1
8277 0 1
8278 0 1
8279 0 1
8281 0.0647683 0
8290 0 0.75
8311 1 0
8312 1 0
8323 1 0
8324 0.0427818 0
8331 1 0
8332 0 0.4
8333 0 0.2
9142 0 1
9153 0 0.5
9161 0.75 0
9162 0.13 0
9211 0 0
9212 1 0
9311 0 1
9313 0.0263455 0
9321 0.625 0.125
9322 0.25 0.25
end


*************************
*** 2. Save dataframe ***
*************************

save $mydata/user/brownness_isco88, replace

}

* End of Code
